张凤博，孙桓五，杨 淇

（太原理工大学机械与运载工程学院，山西 太原 030024）

1 引言

准确地估算SOC是制定新能源汽车控制策略的关键依据。基于等效电路模型的SOC在线估计是一种根据锂电池的端电压、电流等外特性数据，进行内部荷电状态估算的方法。

早期利用安时积分法实现SOC估计，但是存在估算不准确等问题。Plett[1]应用的EKF算法是一种解决非线性系统滤波问题的方法，但动力电池具有高度非线性特征，EKF不能良好收敛[2]。无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter，UKF）算法，可以利用UT变换，替代EKF中线性化处理，用来提高稳定度、改善预测精度，但是传统UKF 算法不能保证状态协方差的非负性及稳定性[3]。

递归的贝叶斯估计依据实时观测到的数据，递归更新系统状态的后验概率[4]。GHF是其中一种建立在数值积分的方法，同EKF、UKF 类似的，将系统噪声假想为已知，而在SOC 估算系统中，过程噪声及观测噪声协方差的获取相对困难，只能依据经验预先设定，不恰当的取值通常会导致有偏估计。

以Thevenin等效电路模型为基础，基于最大似然估计法[5]，并结合协方差匹配[6]的思想，提出一种包含自适应量测噪声协方差的在线AGHF算法，用于估算锂离子电池的SOC。对电池模型进行参数辨识，并在MATLAB/Simulink 环境下建立了相应的模型进行仿真实验，结果表明AGHF在SOC估算方面有一定的优越性。

2 锂离子电池模型

合理正确的电池模型可以提高实验验证的准确性及效率。等效电路模型基于锂电池的工作机理，利用多种电路元器件构成的相应电路来模拟电池工作的动态性能[7]。……